Qu'est-ce que l'IA dans le secteur bancaire ?

L'IA dans le secteur bancaire décrit comment les banques utilisent de plus en plus l'IA pour analyser davantage de types de données, éclairer leurs prises de décisions et prévenir la cybercriminalité. Ces nouveaux jeux d'outils sont la pierre angulaire de la transformation numérique dans le secteur bancaire, contribuant aux flux de travail quotidiens tels que le marketing, le service client, la souscription et la détection des fraudes.

Pourquoi l'IA dans le secteur bancaire ?

Les institutions bancaires sont soumises à une pression constante pour accroître leur compétitivité, d'autant plus que les attentes des clients en matière de services numérisés sans friction ne cessent de croître. Les banques doivent également se différencier tout en restant à l'avant-garde des exigences réglementaires et des cyberattaques de plus en plus sophistiquées. Le Machine Learning et l'IA générative (GenAI) peuvent aider les banques à s'adapter et à surmonter ces difficultés. Dans le secteur bancaire, l'IA peut introduire de nouveaux ensembles d'outils qui contribueront à améliorer la productivité des employés et les flux de travail traditionnels grâce à une plus grande automatisation et à la capacité de comprendre et d'agir sur des volumes de données non structurées plus élevés.

Génération améliorée par récupération (RAG) pour les services bancaires

Alors que les banques évaluent la valeur potentielle des grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT afin d'engager davantage les clients et de fournir aux employés des chatbots d'IA et des assistants personnels, la RAG peut réduire la responsabilité résultant des réponses inexactes. RAG est une approche innovante du déploiement du LLM dans laquelle le modèle d'IA se réfère à une base de connaissances spécifique à l'entreprise lorsqu'il répond à des requêtes. Par conséquent, les réponses générées par l'IA peuvent être informées sur les offres de produits spécifiques, les protocoles bancaires et l'image de marque d'une manière plus conforme.

Les avantages de l'IA dans le secteur bancaire

L'IA a le potentiel de créer des expériences et des offres de produits personnalisées, d'être plus à même de prévoir les tendances du marché sur la base d'analyses de données plus complètes, et de reconnaître les comportements anormaux qui pourraient indiquer une cyberattaque ou un cas de fraude. Grâce à des ensembles d'outils d'IA avancés, les banques peuvent contribuer à attirer et à fidéliser davantage de clients, à prendre des décisions plus intelligentes et à aider à prévenir la cybercriminalité et à y répondre plus rapidement et plus efficacement. McKinsey estime que l'IA générative pourrait débloquer annuellement entre 200 et 350 milliards de dollars supplémentaires en valeur pour le secteur bancaire si elle était pleinement mise en œuvre.¹

Cas d'utilisation de l'IA dans le secteur bancaire

Le Machine learning et la GenAI alimentent plusieurs cas d'utilisation réels et potentiels dans le secteur bancaire. Voici juste quelques exemples :

• Service client personnalisé et automatisation du marketing : les chatbots IA intelligents peuvent fournir des réponses plus complètes et plus empathiques aux questions des clients et contribuer à améliorer les notes de satisfaction. La GenAI peut également aider à créer des plans de sensibilisation personnalisés pour les clients potentiels, ce qui peut améliorer l'impact des communications en ciblant les bons canaux, les bons moments et la bonne fréquence de contact.
• Accueil de nouveaux clients, évaluation des prêts et souscription : la GenAI peut aider à analyser des données non structurées et des documents contenant beaucoup de texte, tels que des rapports d'activité ou des dépêches d'actualité, afin d'approfondir les processus de connaissance de votre clientèle (KYC). Les banques peuvent également utiliser GenAI pour accélérer la souscription de prêts dans le respect des règles.
• Productivité du personnel : les services d'IA générative d'entreprise peuvent contribuer à améliorer la productivité individuelle en automatisant les tâches fastidieuses liées à la gestion des boîtes de réception, en rédigeant des notes de réunion et des résumés de mesures, et en résumant des analyses complexes sous forme de contenu conversationnel se prêtant aux recherches.
• Lutte contre le blanchiment d'argent (ALM) et détection des fraudes : les systèmes de cybersécurité basés sur l'IA peuvent analyser les schémas de transactions en temps quasi réel afin d'identifier les activités suspectes et même automatiser les processus de détection, d'alerte et de remédiation des fraudes pour des opérations fluides et efficaces.
• Informatique confidentielle : les plateformes renforcées ont recours à l'isolation matérielle afin de protéger les données contre les violations au niveau de la mémoire ou des machines virtuelles. L'informatique confidentielle prend également en charge l'apprentissage fédéré dans le cadre de l'entraînement et de l'inférence des modèles d'IA, ce qui permet à plusieurs banques d'apprendre et d'identifier des schémas dans les mêmes pools de données partagés tout en préservant la confidentialité et la vie privée des clients.

L'avenir de l'IA dans le secteur bancaire

L'IA dans le secteur bancaire continuera à devenir plus sophistiquée et capable d'accomplir des tâches plus complexes. Pour maximiser la valeur de l'IA, les banques devront mettre en œuvre des normes d'IA rigoureuses, explicables et responsables pour les aider à rester en conformité et à maintenir la confiance avec les clients.

À mesure que les déploiements d'IA deviennent plus performants et plus complexes, ils devront également être plus transparents pour s'assurer qu'ils répondent aux exigences réglementaires strictes, aux attentes des clients en matière de confidentialité et au profil de menace élevé pour les données financières sensibles. Plus que les autres secteurs, les banques devront suivre les principes de l'IA explicable (XAI) et de l'IA responsable afin de comprendre et de communiquer comment les systèmes de Machine Learning et d'IA générative produisent des résultats et des sorties spécifiques. Ceci est particulièrement important pour les décisions qui ont un impact sur l'accès des clients aux opportunités financières, telles que l'éligibilité à un prêt.